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超音波聚焦的光學探針

peregrine
・2011/03/03 ・497字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 632 ・十年級

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當造影、監視或刺激散射介質(scattering medium)中的樣本時,即使最強力的光學顯微鏡及探針也遭到擴散極限(diffusion limit)的阻礙,超出此極限的入射光會失控散射。為了克服上述極限,有些技術將通過樣本時的波陣面(wavefront)集中。其他技術則反複使光定形,來放大目標信號。

Lihong Wang及美國華盛頓大學(Washington University:位於密蘇里州聖路易斯市)的同僚們業已研發出一種新方法,此法結合了時間倒轉(time reversal)與在生物組織中輕微散射之超音波,將光聚焦於可控制的位置。

於該團隊的裝置中,由兩個串聯之聲光調變器(acousto-optic modulators)頻移的雷射光進入樣本介質中,在此,漫射光(diffused light)由被調到頻移的超音波進一步調變。於樣本中,上述光與超音波間的交互作用產生了虛點源(virtual point source)。從經調變之漫射光的全像立體攝影術記錄(holographic record),研究人員們獲得於虛擬源位置產生光學聚焦的時間倒轉軌跡(time-reversed trajectory)。

對合成生物組織中的物體而言,這個被通稱為「時間倒轉超音波編碼光學聚焦」(time-reversed ultrasonically encoded optical focusing)的新技術,顯著產生了比使用無法聚焦光線之傳統超音波調變光學斷層掃瞄術(ultrasound-modulated optical tomography)所獲得的更高反差(contrast)。

原文網址:An ultrasonically focused optical probe
翻譯:peregrine
本文原發表於PEREGRINE科學點滴

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peregrine
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準備出國啦!Surfshark VPN 快趁黑五買起來,上網購物最安心
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/11/01 ・2113字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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素養不是知識,是讓孩子像科學家一樣思考——LIS 創辦人嚴天浩專訪
PanSci_96
・2021/09/24 ・2101字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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近年來,在新課綱推行之下,「素養」這個詞成為熱門關鍵字,「對我來說,素養就是面對世界的行為模式,在面臨問題時,一個人會抱著什麼樣的態度去解決問題。而科學素養就是『像科學家一樣思考』」LIS 科學情境教材(台灣線上教育發展協會)創辦人嚴天浩這麼說。

嚴天浩在大學時開始製作教學影片,最初的動機來自上大學後體會到城鄉差距、資源落差,想藉由線上教材擴大影響力,然而觀看次數卻不如預期。

2013 年起,嚴天浩和夥伴到台東,向「孩子的書屋」負責人陳爸(陳俊朗)請益,並長期蹲點接觸孩子,發現學生們面臨最大的問題不在於「學什麼」,而在於「為什麼要學」,因此意識到若要改變孩子的學習狀態,不能只是單方面灌輸「老師想教的」,而要從學生的需求出發,了解「孩子想學什麼」。

七年來,LIS 拍攝超過 100 支線上科學影片,包括將科學家的思想歷程、時代背景融入角色劇情的科學史,以及結合時事、生活情境的科學實驗,目前已經超過 250 萬觀看人次,也成為全台許多中小學的教材。

這次,LIS 歷時三年研發出一套科學實境解謎遊戲,不只在玩遊戲的過程中學科學,也引導孩子練習「像科學家一樣思考」。

什麼是「像科學家一樣思考」?

過去,我們在國中課本裡學到的科學方法「觀察、提出假說、進行實驗、得到結論」,然而許多學生能對步驟琅琅上口,卻不見得理解背後的邏輯。LIS 分析百位科學家的思考歷程以及參考教育學者的理論,設計出適合培養國小學生科學思維的「科學推理階梯」,共有四個步驟,包括「發現問題」、「聯想原因」、「大膽假設」、「實際驗證」。

嚴天浩坦言,對於國小的孩子來說,他認為最難的在於——第一步「發現問題」,這取決於孩子過去是否累積足夠的觀察經驗,因此,如何訓練孩子觀察是培養探究學習的重點。然而,在沒有老師的引導下,要怎麼讓孩子能聚焦在實驗的現象上,成為開發遊戲過程中的一大考驗,後來,團隊想出了運用 RPG 中的角色對話,設計句子讓玩家將注意力集中在現象上的差異,「當孩子觀察到的與他原本的認知有所不同,產生衝突時才會進而發現問題。」嚴天浩說。

有適當的引導,才能從問題中學習

在發現問題之後,還須激發玩家思索問題的意願,因此在遊戲中便成為一個個解謎關卡,玩家為了破關、練等會主動尋找答案,在玩完遊戲後得到的成就感,會讓孩子對科學產生動機,在未來有自信用這樣的方式去思考、面對問題。

嚴天浩說:「大學時我修過教育學的課,設計課程的第一步往往是『引起動機』,但我們認為應該從遊戲開始到結束的每一個動作,都需要一個『引起動機』,目前玩過這套遊戲的孩子有持續玩過兩個小時以上,玩得越久代表引起的學習動機越強烈。」

了解背後的意義才是學科學

然而,有時在做完實驗後,學生只會記得當時看到的實驗結果或現象,卻沒有把背後的邏輯和原理帶走,關於這部分,嚴天浩分享,「玩實驗」和「學科學」最大的差別在於,是否了解每個步驟的意義,如同以往「食譜式實驗」,照著課本一步一步做,卻不知道為什麼這麼做。

因此,他們把演示型實驗設計成遊戲,將探究歷程拆分成關卡,透過與 NPC 對話帶領玩家思考,並預想玩家可能卡關的地方,就像是在蓋房子時的鷹架,一層層建構、支持,逐漸將學習的責任放回孩子身上,傳統課堂中搭鷹架的角色可能是老師,而在這個遊戲裡,是精心設計過的關卡提示。

讀到這裡,或許你會想問,在探究式的學習中,真的能夠學會「像科學家一樣思考」嗎?

「我認為探究學習中,知識其實只是附帶的。」嚴天浩解釋:「我們想告訴孩子的是,科學家最厲害的並不是他成功發現了什麼,而是他在失敗了那麼多次之後,還是願意繼續努力。」

如果現在的台灣是二十年前教育的結果,那麼 LIS 正在改變的是二十年後的台灣,那時的每個人在面對問題時都能有邏輯地看待、抱著自信的態度去解決,這是 LIS 的憧憬,也是我們對於台灣未來世代的期盼。


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PanSci_96
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不只能「透視海底」還可判釋水稻田!淺談福衛五號的影像多元應用
科技大觀園_96
・2021/08/23 ・2533字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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福衛五號幫助研究人員算出海底地形、找出稻田分布。圖/fatcat11 繪

「透視」海底,用福五影像逆推東沙環礁水底地形

中央大學太空及遙測中心的副教授黃智遠、副教授任玄及副教授曾國欣選定東沙環礁,測試福衛五號影像反演水底地形的能力。成果顯示,在訓練資料品質佳的情況下,以福五影像建置水底地形的精度與超高解析度衛星影像的成果相當,可協助內政部產製電子航行圖、環境監測、生物棲地研究等。 

傳統常以船隻搭載聲納,或飛機搭載光達的方式量測水深,這兩種方式皆須現地量測,精度高,但成本也高,且淺海與爭議水區的量測會受限。多光譜光學衛星影像能穿透約 20 公尺深的潔淨水體,成為廣泛調查淺水域的潛力方式。

要以衛星光譜影像反演水深,仍需收集訓練資料(例如地形的現地量測資訊)當作「教材」,讓電腦建立正確的模式參數。「沒有太多人為擾動影響、卻又要有高品質的訓練資料 ,同時符合這兩個條件的就選東沙環礁了!」東沙環礁有精密的光達測深資料,還有海水潔淨、淺水域面積廣大等優點。

此項技術的訓練方式是,輸入衛星影像各波段數值(主要為透水較佳的綠光波段)及其對應的實際水深訓練網路,網路模式訓練完成之後,輸入目標區域的衛星影像數值,就能推算出每個像素對應的水深資訊。

福衛五號衛星於 2018 年 3 月 2 日所攝得東沙環礁影像。圖/國家太空中心提供

為了衡量福五影像的表現,團隊也拿超高解析度商用衛星 WorldView2 的影像反演水深,比較兩者成果。福五反演的水深成果精度達 1.62 公尺,雖略遜於 WorldView2 的 1.26 公尺,但相差不遠。

黃智遠解釋,相較於房屋、橋梁等地物地貌,水下自然地形的局部變化通常較小,所以對於衛星影像空間解析度的要求也較低。在反演水深的應用上,使用福五或超高解析度衛星的差異不大,福五反演僅局部區域比實際地形略深。

光譜反演的挑戰在於訓練資料蒐集困難,不過,透過衛星影像產製水深還有另一種稱為「立體對測量」的方法。福衛五號可以對地「立體取像」——人的視覺因左右眼視角差異而能感知立體,資料也能整合不同角度的衛星影像產生視差,萃取出目標物的數值地形模型,再以此當作訓練資料,進行模式訓練、反演水底地形。

過去團隊與內政部合作,在東海南海的許多島礁進行水深反演,已累積起一套決策樹,考量目標區域具備的資料庫、資料品質、成本等,可為不同地區挑選、整合不同的水深產製方式。

東沙環礁水底地形。圖/研究團隊提供

雙衛星搭檔,提高水稻田判釋精度!

水稻田分佈判釋是行政院農委會農糧署年度重要工作項目,農糧署與臺灣大學理學院空間資訊研究中心教授朱子豪、遙測及資料加值組組長張家豪合作,以福衛五號影像結合合成孔徑雷達衛星影像判釋水稻田,正確性達 92%,大幅提高偵測精度。 

由於雲林有充足的基礎資料可供驗證與訓練模型,研究團隊選定雲林做為研究區域,試驗福五的影像用在水稻田判釋可達多少能力。 

團隊使用福衛五號影像,搭配 22 組歐洲太空總署合成孔徑雷達衛星「Sentinel-1」的開放資料,並試驗了三種方法:僅使用福五(光學)影像、僅用雷達影像、兩者相互搭配。結果顯示,整合兩者的效果最好,判釋正確性最高可達到 92%,高於單用光學或雷達影像的 90%、80%。

「光學衛星最大的限制就是雲!」雲會遮擋目標、影響判釋,而農作物判釋的取像時機又相當關鍵,取像時有雲就沒輒了;合成孔徑雷達衛星會主動發射微波到地面再接收反射波,可穿透雲層,不受雲覆與日照影響,可補強不同時期影像,取得水稻田從插秧、成長、結穗的時序變化資訊。

本研究的突破在於,只用了單一分類器全自動判別的條件下,偵測精度大幅提升,更是首度只用一個時間點、單張光學影像就達到了。團隊對此也相當興奮,「可能因為福五當時在 11 月取像,剛好是水稻結穗時,影像特徵與其他作物差異較大。」張家豪解釋。 

推測了面積,可以進一步推估產量嗎?「一公頃稻作能收成 1,000 公斤或 4,000 公斤,有太多因素影響了。」朱子豪說。溫度、溼度、施肥、天災、病蟲害等都會影響收成,此類研究在平遂的情況下可大致估產,尚難達成精確估產。

福衛五號的自然彩色影像,綠色標記為水稻;黃色標記為非水稻。圖/研究團隊提供

掌握物候特徵是判釋關鍵

未來若要擴大範圍,判釋全國水稻田面積,由於各地農民栽種時序、田間管理多變,如何選擇適合的取像時間會是一大挑戰;若要擴展到判釋其他作物,則得視其生長特徵進行更多的分析比對。

張家豪舉例,判別柑橘類的常年果樹、葉菜類極困難,果樹在光學影像上看起永遠是綠色一片,也無足夠的栽種方式差異、生長週期特徵和其他特性可區辨;檳榔、椰子、香蕉從空中看都是放射狀葉片,雖可參考栽種密度與高度,但影像的空間解析度也得提高至 60 公分才能精確判別;蔥、蒜皆屬旱作,需要空間解析度優於 60 公分的影像,搭配如地區性栽種時序、田埂排列鮮明的地表特徵,有機會判釋成功,「但要是田裡混作個青江菜,就分不出來了。」

梅樹是另個成功案例,它在 12 月下旬會落葉,隔年 2 月開花長葉結果。團隊曾執行判釋南投水里梅樹的研究,標定幾個時間取像,「若有某個區域在十月是綠葉、入冬出現裸露地特徵、然後變得白白的(開花)、四月又出現綠葉,那就很可能是梅樹!」但李子與梅樹的影像呈現類似,生長期也相近,要是沒在生長期重疊前順利取像,就會混淆兩者。

以衛星影像判釋作物不光是直白的「看照片」或分析光譜,掌握作物的「物候特徵」才是關鍵。

科技大觀園_96
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為妥善保存多年來此類科普活動產出的成果,並使一般大眾能透過網際網路分享科普資源,科技部於2007年完成「科技大觀園」科普網站的建置,並於2008年1月正式上線營運。 「科技大觀園」網站為一數位整合平台,累積了大量的科普影音、科技新知、科普文章、科普演講及各類科普活動訊息,期使科學能扎根於每個人的生活與文化中。